Machine learning

Học máy (Machine Learning) là một ngành khoa học nghiên cứu các thuật toán cho phép máy tính có thể học được các khái niệm (concept). Có hai loại phương pháp học máy chính:

Phương pháp quy nạp: Máy học/phân biệt các khái niệm dựa trên dữ liệu đã thu thập được trước đó. Phương pháp này cho phép tận dụng được nguồn dữ liệu rất nhiều và sẵn có.

Phương pháp suy diễn: Máy học/phân biệt các khái niệm dựa vào các luật. Phương pháp này cho phép tận dụng được các kiến thức chuyên ngành để hỗ trợ máy tính.

Hiện nay, các thuật toán đều cố gắng tận dụng được ưu điểm của hai phương pháp này. Các nhóm giải thuật học máy:

Học có giám sát: Máy tính được xem một số mẫu gồm đầu vào (input) và đầu ra (output) tương ứng trước. Sau khi học xong các mẫu này, máy tính quan sát một đầu vào mới và cho ra kết quả.

Học không giám sát: Máy tính chỉ được xem các mẫu không có đầu ra, sau đó máy tính phải tự tìm cách phân loại các mẫu này và các mẫu mới. Học nửa giám sát: Một dạng lai giữa hai nhóm giải thuật trên.

Học tăng cường: Máy tính đưa ra quyết định hành động (action) và nhận kết quả phản hồi (response/reward) từ môi trường (environment). Sau đó máy tính tìm cách chỉnh sửa cách ra quyết định hành động của mình.